如何在Python中分析多线程程序？
我正在用Python开发一个固有的多线程模块，我想找出它在哪里花时间。cProfile似乎仅分析主线程。有什么方法可以分析计算中涉及的所有线程？
问题答案：
请参阅yappi（另一个Python Profiler）。
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问题内容： 我正在努力弄清楚如何分析一个简单的多进程python脚本 我正在启动5个进程，因此cProfile会生成5个不同的文件。在每个方法的内部，我想看到我的方法’worker’大约需要3秒钟才能运行，但是相反，我只看到了’start’方法中正在发生的事情。 如果有人可以向我解释这一点，我将不胜感激。 更新：基于公认答案的工作示例： 问题答案： 您正在对流程启动进行概要分析，这就是为什么您只看
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问题内容： 我试图了解Python中的线程。我看过文档和示例，但坦率地说，许多示例过于复杂，我难以理解它们。 你如何清楚地显示为多线程而划分的任务？ 问题答案： 我将在下面进行总结-最终仅是几行代码： 这是以下内容的多线程版本： 描述 Map是一个很棒的小功能，是轻松将并行性注入Python代码的关键。对于那些不熟悉的人来说，地图是从Lisp等功能语言中提炼出来的。它是将另一个功能映射到序列上的功
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本文向大家介绍Python多线程多进程实例对比解析，包括了Python多线程多进程实例对比解析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 多线程适合于多io操作 多进程适合于耗cpu(计算)的操作 可以看到在耗cpu的应用中,多进程明显优于多线程 2.6130592823028564 < 3.905290126800537 下面模拟一个io操作 可以看到 8.00358772277832 < 8.1
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